package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;

import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 *  服务实现类
 * 添加缓存，加快查询速度
 * 给前端返回的是对象，给Redis添加的是String
 * 一致问题：查询操作 Redis缓存设置ttl
 * 缓存穿透问题：
 *  1.缓存空对象，设置短TTL，缓存查询结果是null还是""(空字符串),是null则查数据库，是空字符串则是缓存穿透查询，报错。缺点：会造成内存消耗、短期不一致
 *  2.布隆过滤：请求进入缓存前判断是否存在，内存占用少； 但有误判、实现复杂，也可以用Bitmap实现
 * 缓存击穿问题：
 *  1. 互斥锁，自定义锁(setnx、设置有效期防止死锁)：没有获取到锁的线程，不会一直等待，而是休眠后重新执行商铺缓存查询逻辑。实现：高并发情况下只有一个线程重建缓存
 *  2. 逻辑过期：热点key设置逻辑过期时间，重建缓存时加锁并用独立线程执行，其他线程不等待，直接返回旧值
 */
@Service
@Slf4j
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    //创建线程池，逻辑过期
    //private static ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 缓存击穿，大量线程同时查询数据库 Shop shop = queryWithPassThrough(id);
//        Shop shop = cacheClient
//                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿,只有一个线程重建缓存
        // Shop shop = queryWithMutex(id);

        // 逻辑过期解决缓存击穿 Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("商铺不存在");
        }
        //7.返回
        return Result.ok(shop);
    }

    /*
    * 逻辑过期，不用考虑缓存穿透问题：没查到直接返回null
    * 一致性问题：缓存重建前的线程返回旧数据，重建后的线程返回新数据
    * 击穿问题：已解决，双锁更加优化。
    *
    * */
    /*public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. Redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判定redis是否命中
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            // 3. 未命中，返回null
            return null;
        }
        // 4.命中，将json转为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断缓存是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1 未过期，直接返回商铺信息
            log.debug("debug：缓存并没有过期，返回数据");
            return shop;
        }
        log.debug("debug：缓存已过期");
        // 5.2 已过期，需要缓存重建
        // 6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        if (isLock) {

            // 双重检查：再次检查缓存是否过期
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (shopJson != null) {
                redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
                expireTime = redisData.getExpireTime();
                if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
                    // 缓存已被其他线程重建，直接返回最新数据
                    log.debug("debug：缓存已被其他线程重建，直接返回最新数据");
                    return JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
                }
            }

            // 6.2 通过双重锁，开启独立线程，重建缓存
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    log.debug("debug：缓存已过期，正在重建中");
                    // 重建缓存
                    this.saveshop2Redis(id,20L);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("缓存重建失败", e);
                }finally {
                    //释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.3 不管失败或成功，该线程都返回过期数据
        return shop;
    }*/

    public Shop queryWithMutex(Long id){
        /*
        * 互斥锁解决缓存击穿
        * 双锁更加优化
        * */
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. 从Redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判定是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3. 存在，JSON转为对象返回
            stringRedisTemplate.expire(key, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            log.debug("debug：shop命中");
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // 判断命中的是否是空字符串，true则是缓存穿透查询
        if (shopJson != null) {
            log.debug("debug：Redis命中空值，防止缓存穿透机制");
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重建
        // 4.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断获取成功与否
            if (!isLock) {
//                log.debug("debug：获取锁失败，休眠后重试");
                // 4.3 失败，休眠后重试
//                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

            // 双重检查锁机制：再次检查缓存是否存在
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
                log.debug("debug：双重检查锁，缓存已重建，直接返回");
                return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            }

            // 4.4 获取锁，根据id查询数据库
            log.debug("debug：获取锁成功，根据id查询数据库");
            shop = getById(id);
            // 模拟缓存重建的延迟效果
            Thread.sleep(200);
            // 5. 数据库不存在，返回错误
            if (shop == null) {
                log.debug("debug：数据库未查询到商铺信息，将空值写入缓存、设置短TTL，防止缓存穿透");
                // 将空值写入Redis，设置短TTL，防止缓存穿透攻击，造成数据库压力过大
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            // 6. 数据库存在，写入Redis作为缓存，加入ttl
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return shop;
    }

/*    public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        *//*
        * 缓存穿透：查询不存在的数据，导致数据库压力过大
        * *//*
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1. 从Redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判定是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3. 存在，JSON转为对象返回
            stringRedisTemplate.expire(key, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            log.debug("debug：shop命中");
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // 判断命中的是否是空字符串，true则是缓存穿透查询
        if (shopJson != null) {
            log.debug("debug：Redis命中空值，防止缓存穿透机制");
            return null;
        }
        // 4. 不存在，根据id查询数据库
        log.debug("debug：Redis未命中，从数据库查询");
        Shop shop = getById(id);
        // 模拟缓存重建的延迟效果
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        // 5. 数据库不存在，返回错误
        if (shop == null) {
            log.debug("debug：数据库未查询到商铺信息，将空值写入缓存，并设置短TTL，防止缓存穿透");
            // 将空值写入Redis，设置短TTL，防止缓存穿透攻击，造成数据库压力过大
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        // 6. 数据库存在，写入Redis作为缓存，加入ttl
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop));
        stringRedisTemplate.expire(key,  CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //7.返回
        return shop;
    }*/

    // 获取锁
    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    // 释放锁
    private void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    /*
    * 设计逻辑过期的数据
    * */
    public void saveshop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        // 1.查询商铺数据
        Shop shop = getById(id);
        Thread.sleep(50);//缓存重建的延迟效果
        // 2.封装逻辑：过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        // 3.写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
        log.debug("debug：缓存重建完成");
    }

    /*
    * 修改商铺信息，先更新数据库，再删除缓存：保证数据的一致性
    * 查询商铺信息发现已被删除，将数据库更新信息加入到缓存，避免无效更新（多次更新但没用查询）
    * */
    @Override
    @Transactional
    public Result updateShopById(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        // 1.更新数据库
        updateById(shop);
        // 2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    /*
    * 分页查询、地理位置坐标查询
    * */
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance,只能从头开始查
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE（查询结果包含距离）
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        log.debug("debug:{}",results);
        // 4.解析出id，redis中没用该类型的店铺
        if (results == null) {
            log.debug("debug：附件五公里没有查询到商铺信息");
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分

        // list数组保存商铺id
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        // map数组保存商铺id与距离的映射关系
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());

        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
            log.debug("debug：店铺信息{}:{}",shopIdStr,distanceMap.get(shopIdStr));
        });
        // 5.list查询店铺信息，map中的id和距离的映射关系，将
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());// .getValue()是Distance类的属性，返回距离值
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }
}
